香港CEPA第三次補充協議關於知識產權保護之內容與影響
陳宏志
專案經理 編譯整理
為貫徹對未成年人的保護，避免未成年人以網路方式購買 R18 級情色影片，英國政府規定該類影片只能於獲有執照之供應商店販售，並僅有實際到店的顧客方得購買，禁止以郵購、網路或電話方式行銷，引發業者反彈，其中兩家公司遭受罰鍰處分後提起訴訟，日前上訴英國高等法院 (High Court) 主張此項限制對英國境內業者並不公平，境外業者可以規避此限制而仍於網路上販售 R18 級影片，將嚴重影響英國境內業者的發展。 該法院於五月二十三日作出決定認為此項限制為合法，蓋因網路購物難以確認購買者的年齡，強制規定必須到店購買將有助於確認購買者是否已達法定年齡，降低未成年人購得 R18 級影片的可能性。
日本總務省公布AI運用原則草案日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議（AIネットワーク社会推進会議），該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」（報告書2018－AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて－），提出「AI應用原則草案」（AI利活用原則案）。 「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用，藉由AI聯網環境健全發展，實現以人為中心之「智連社會」（Wisdom Network Society：WINS），其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者（以利用AI系統和服務為業）、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者；草案內並根據上開規範對象間關係，整理各種AI運用情境，最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節，以「利用手冊」等形式公布，提供民眾參考。 行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」，將整合5+2創新產業方案，由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案，日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則，或可作為我國未來推動AI發展之參考。
監視器無鉛製程 冠捷導入歐盟RoHS、WEEE政策實施在即，出身歐洲第一大品牌的飛利浦（Philips）率先響應，今年所有LCD監視器符合RoHS全面無鉛化，代工夥伴冠捷（AOC）隨第二季正式合併飛利浦顯示器事業部，也將導入無鉛製程。國內兩大LCD監視器製造大廠明基、光寶也已防患未然，製程無鉛化製程提早開跑。 飛利浦今年在台灣LCD監視器策略，其中之一是全面推展無鉛化產品線，W、P、B、S四大系列全面符合歐盟RoHS規定，鉛含量在○‧一％（1000ppm）以下，可說領先各品牌率先推出無鉛產品。 監視器製造大廠冠捷（AOC）已和飛利浦已簽訂顯示器事業部併購意向書，第二季起將正式啟動合併機制，而飛利浦在台灣僅留下採購、行政、台灣行銷業務部門。因此這套無鉛製程，也將如期導入至AOC的產線之中。至於國內製造大廠光寶、明基也已如期順利切換到無鉛製程。光寶目前綠色採購達成率已約七成，今年底則將達九成，因應製程無鉛化需要，還添購五部X光檢測設備，以期達到滴水不漏效果；至於明基明年起工廠端也不再生產舊款機種，一律符合無鉛化作業。 儘管無鉛製程難度相當高，不過對LCD監視器而言，挑戰最高卻是無汞化，因為冷陰極管（CCFL）內必含汞，所以歐盟規定裡則將CCFL燈管、投影機燈泡列為例外條款，不過隨著環保意識抬頭，LCD監視器業者已有以LED背光模組取代冷陰極管（CCFL）計畫。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。